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Vous êtes conscient de l’importance des décisions fondées sur les données dans les affaires. Les données recueillies à partir de sources authentiques et pertinentes soutiennent les stratégies que vous adoptez sur votre lieu de travail.
Mais comment analyser les données que vous avez collectées ?
Il n’est pas nécessaire de faire appel à votre livre de mathématiques, c’est donc un avantage. Mais vous devez savoir comment interpréter et comprendre les données pour les utiliser correctement.
Cette nécessité d’analyser les données nous amène à l’analyse de régression, une approche statistique permettant de donner un sens aux données qui sont à votre disposition.
Créez un processus de collecte d’informations exploitable.
L’analyse de régression est un modèle statistique qui permet d’examiner la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. En d’autres termes, elle permet de comprendre l’impact de la variable indépendante sur la variable dépendante.
L’analyse de régression permet de mieux comprendre ce que les données représentent. Grâce à cette méthode, les entreprises apprennent comment utiliser les données pour prendre de meilleures décisions dans le cadre de leurs stratégies commerciales.
Par exemple
Supposons que vous êtes propriétaire d’une entreprise de vêtements. Vous souhaitez prédire le chiffre d’affaires que vous réaliserez au cours de l’hiver à venir. De nombreux facteurs peuvent influencer les ventes, allant de votre dernière publicité à la promotion de vos concurrents, en passant par les chutes de neige et les festivals.
L’analyse de régression peut vous aider à trier tous ces facteurs pour identifier les facteurs qui ont un impact certain sur vos ventes. Elle vous permet d’éviter les variables qui n’aideront pas votre entreprise à se concentrer et de mettre en évidence celles qui sont importantes.
Elle répond à des questions que vous vous posez peut-être: Quels sont les facteurs qui influencent mes ventes? Quels sont ceux que je peux ignorer ? Quelle est la relation entre ces facteurs? Comment les facteurs interagissent-ils?
Dans le contexte de l’analyse commerciale, l’analyse de régression peut vous aider à vous concentrer sur les variables importantes et percutantes et à éliminer les variables indésirables. Ainsi,, vous pouvez garder vos stratégies sur la bonne voie et les aligner sur les intérêts de votre entreprise.
Deux termes – variable dépendante et variable indépendante – reviennent souvent dans les discussions sur l’analyse de régression.
La variable dépendante est également appelée variable de réponse ou de résultat, car c’est la variable que vous souhaitez comprendre et prédire.
La variable indépendante, également appelée variable d’entrée ou variable prédictive, influence la variable dépendante.
Dans l’exemple ci-dessus, les ventes trimestrielles sont la variable dépendante et les facteurs influençant les ventes sont la variable indépendante.
En présence d’une seule variable dépendante et d’une seule variable indépendante, il s’agit d’une régression simple.
Lorsqu’il y a deux variables indépendantes ou plus et une seule variable dépendante, il s’agit d’une régression multiple.
Vous avez peut-être une équipe d’analystes de données prête à s’en charger pour l’entreprise. Cependant, il est utile de comprendre le fonctionnement de l’analyse de régression.
Reprenons l’exemple précédent. Vous voulez prévoir les ventes pour l’hiver à venir. Donc, vous décidez d’examiner s’il y a une relation entre les ventes et les chutes de neige du mois de novembre à février.
Remontez trois ans en arrière et collectez les chiffres de ventes mensuels pour les quatre mois des trois dernières années. Vous calculez les chutes de neige moyennes des trois dernières années. Vous tracez ensuite les ensembles de données sur un graphique comme le suivant:
Dans le graphique, l’axe Y est la variable dépendante, c’est-à-dire vos ventes, et l’axe X est la variable indépendante, les chutes de neige totales. Dans le graphique, chaque point représente les données de chaque mois – les ventes que vous avez réalisées et la quantité de neige tombée.
En examinant le graphique, vous remarquez que les ventes sont plus élevées pour les jours où il a le plus neigé. Vous devez maintenant déterminer combien vous avez vendu pendant ces jours.
Tracez une ligne droite dans le graphique qui traverse le milieu de tous les points de données. Cette ligne vous indiquera combien vous avez vendu lorsqu’il a neigé une quantité particulière. La ligne explique la relation entre votre variable dépendante (vente) et la variable indépendante (chutes de neige).
Vous mettez maintenant vos données dans la formule de l’analyse de régression, de sorte qu’elles ressemblent à ceci:
Y = a +bx
Y = 150 + 3x
Donc, la formule vous indique que même en l’absence de X, c’est-à-dire de chutes de neige, vous avez réalisé une vente de 150.
Donc, en admettant la variable indépendante, la quantité de neige reste la même, vous pouvez vous attendre à la même vente. Et, avec une augmentation de la quantité de chute de neige, vous ferez 3 fois plus de ventes.
Cela signifie que chaque fois que x monte, y augmente trois fois.
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L’utilisation de l’analyse de régression dans les entreprises
Les organisations utilisent souvent l’analyse de régression pour prédire la probabilité ou le résultat d’événements futurs. Les opportunités et les risques sont deux aspects importants auxquels chaque organisation aimerait être préparée. L’analyse de régression peut donner un aperçu des deux facteurs.
Les compagnies d’assurance utilisent l’analyse de régression pour définir la solvabilité des assurés et prévoir le montant potentiel des réclamations au cours d’une période donnée.
Tout le monde collecte des données à partir de toutes les sources possibles sur toutes les opérations commerciales – ventes, finances, dépenses, etc. Les entreprises s’appuient davantage des données pour prendre des décisions éclairées au lieu de se fier à leur intuition, à leur pressentiment ou à leurs conjectures.
L’analyse de régression permet de soutenir la décision commerciale d’un point de vue scientifique. Cela aide les dirigeants à donner un sens aux données brutes et conduit à une décision commerciale plus intelligente.
Les données sont le meilleur moyen de comprendre le processus commercial. Mais les données, en elles-mêmes, ne peuvent pas vous dire grand-chose, elles doivent être évaluées et analysées. L’analyse de régression peut traduire les données brutes en informations significatives pour aider les entreprises à optimiser leur processus commercial.
Un centre d’appels peut collecter des données pour analyser l’impact des temps d’attente sur le nombre de plaintes. Ils peuvent utiliser l’analyse de régression pour comprendre la relation entre les variables – comment l’augmentation des temps d’attente entraîne une augmentation des plaintes.
Les entreprises peuvent utiliser l’analyse de régression pour comprendre et identifier quelle variable affecte leurs activités et la manière dont elle l’affecte (positivement ou négativement). Les entreprises peuvent utiliser ces connaissances pour se concentrer sur la prévention de l’impact négatif et créer des plans d’action pour augmenter l’efficacité opérationnelle.
Il est inévitable que vous preniez des risques et commettiez des erreurs dans votre entreprise. Mais ce n’est jamais le cas s’il existe une chance de les empêcher de se produire. L’analyse de régression offre cette chance.
Tout en prévoyant l’impact des variables sur votre sujet d’intérêt, elle vous donne également un aperçu des facteurs que vous devriez éviter. L’analyse de régression peut fournir des preuves à l’appui de votre décision et, en même temps, prévenir les erreurs.
Un propriétaire de café peut penser que le fait de prolonger les heures d’ouverture aura un impact positif sur les ventes. Cependant, l’analyse de régression peut aider à montrer qu’une prolongation des heures d’ouverture n’entraînera pas une augmentation des ventes. Cela augmentera plutôt les dépenses d’exploitation – la facture d’électricité, le loyer, le salaire des employés, etc.
L’analyse de régression vous empêche de prendre toute décision basée sur l’intuition. Il vous fournit les données et les preuves nécessaires dont vous avez besoin pour soutenir vos décisions et poursuivre vos stratégies commerciales.
L’analyse de régression vous aide à :
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L’analyse de régression est un modèle statistique qui analyse la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. En d’autres termes, il aide à comprendre l’impact de la variable indépendante sur la variable dépendante.
Les entreprises utilisent l’analyse de régression pour comprendre les facteurs qui ont un impact sur le sujet d’intérêt. Les entreprises utilisent l’analyse de régression comme suit :
L’analyse de régression permet d’identifier la relation entre les variables. Par exemple, un restaurant italien peut souhaiter comprendre l’impact du prix des aliments sur les ventes. L’analyse de régression peut aider le propriétaire du restaurant à comprendre si l’augmentation du prix augmente ou diminue les ventes.
L’analyse de régression permet de comprendre l’effet d’une variable indépendante sur la variable dépendante. Elle évalue les données et les traduit en informations utiles pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées et à éviter les erreurs.
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